【摘 要】
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针对某厂热连轧精轧机组预设定模型的自学习模块进行研究。在短期自学习方面,提出一种多变量控制的平滑系数模型,研究结果表明:所提出的模型优化效果明显优于以往单变量控制
【机 构】
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燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,一重大连设计研究院
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针对某厂热连轧精轧机组预设定模型的自学习模块进行研究。在短期自学习方面,提出一种多变量控制的平滑系数模型,研究结果表明:所提出的模型优化效果明显优于以往单变量控制平滑系数模型;长期自学习方面,主要研究长期自学习的启动条件,以及换层别后首块钢学习系数的选取策略。在长期自学习启动条件中加入规格变化程度的判定条件,在保证预报精度的前提下,有效减少了长期自学习启动次数,保证了自学习的连续性。其次,在原自学习模型中加入趋势学习系数,在一定程度上修正了长期自学习系数中所包含的设备状态信息,提高了长期未轧制层别的轧制力预报精度。最后,优化了从未轧制过层别初始自学习系数的选取策略,通过对已轧层别中相似层别学习系数的学习,有效提高了从未轧制的层别的轧制力预报精度。
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